Un gemelo digital del rumen puede ayudar a desentrañar la complejidad de la fermentación ruminal y guiar el desarrollo de estrategias más eficaces para la reducción del metano, lo que contribuye a disminuir las emisiones y mejorar la productividad de las vacas. Hablamos con Aaron Schacht, director ejecutivo de BiomEdit , sobre esta tecnología.
Sin embargo, subsiste una pregunta importante: ¿son realmente eficaces estos productos si buscamos reducir las emisiones de metano y, al mismo tiempo, mejorar el rendimiento animal? De hecho, varios productos disponibles comercialmente demuestran un claro potencial para reducir el metano, y algunos también muestran una correlación positiva con la productividad en sistemas de producción específicos, tanto en explotaciones lecheras como de carne.
Al mismo tiempo, existen diferencias notables entre las soluciones. Algunos aditivos pueden lograr reducciones significativas de metano, pero ofrecen beneficios limitados para el rendimiento animal, mientras que otros favorecen la productividad, pero tienen un impacto más moderado en las emisiones.
“Idealmente, una estrategia de mitigación de metano debería ofrecer ambos resultados: mayor productividad y reducción de emisiones. No hay ninguna razón intrínseca para que estos objetivos entren en conflicto, pero en la práctica a menudo se tratan como compensaciones. Por lo tanto, el principal desafío es cómo encontrar soluciones que logren ambos simultáneamente. El uso de la IA, y más específicamente, de los gemelos digitales, nos ayuda a conseguirlo”, afirmó Aaron Schacht, director ejecutivo de BiomEdit, en su presentación en el evento de Innovación en Salud Animal, Nutrición y Tecnología ( AHNTI ), celebrado del 2 al 4 de marzo de 2026 en Londres, Reino Unido, y organizado por Kisaco Research .
Inteligencia artificial explicable para la ganadería
En AHNTI, numerosas ponencias abordaron cómo la inteligencia artificial (IA) puede aplicarse para resolver problemas de salud animal o mejorar los diagnósticos (resultados y rapidez). Para BiomEdit, empresa innovadora que surgió de Elanco Animal Health hace cuatro años, la IA también constituye una parte fundamental de su investigación. La compañía se centra en el descubrimiento del microbioma para comprender mejor los ecosistemas microbianos y en la biología sintética para diseñar bacterias probióticas beneficiosas. Además, la IA explicable es un pilar fundamental de la investigación en ciencias de la vida de la empresa y actualmente se aplica para abordar problemas de salud animal, así como desafíos relacionados con el cambio climático, incluidas las emisiones de metano procedentes de la ganadería.
Schacht: “La IA explicable se centra en el desarrollo de modelos predictivos capaces de analizar rápidamente grandes volúmenes de datos, a la vez que transparenta las relaciones entre variables, mejorando así nuestra comprensión de sistemas biológicos complejos. En la investigación ganadera, un claro ejemplo de un sistema tan complejo es el rumen de la vaca y el proceso de metanogénesis (la producción de metano por la microbiota ruminal) que tiene lugar en su interior. Si se tienen en cuenta factores adicionales como la genética, la composición de la microbiota ruminal y la ingesta de alimento del animal, el sistema se vuelve aún más complejo. El problema del metano en la industria ganadera es un ejemplo perfecto de cómo se puede utilizar la IA para abordar los complejos desafíos climáticos.”
Creación de un gemelo digital del rumen
Según Schacht, la IA puede respaldar nuestros esfuerzos por comprender mejor la complejidad de la vaca como sistema biológico. «Al mejorar esta comprensión, podemos predecir con mayor precisión la producción de metano y determinar cómo las estrategias de mitigación de metano influyen en los parámetros clave de producción», afirmó. «Con estos conocimientos, podemos diseñar soluciones de alimentación de última generación para la reducción de metano que sean más eficaces en general. Como se mencionó anteriormente, muchos aditivos para piensos actualmente en el mercado son capaces de reducir significativamente las emisiones de metano, pero tienen un impacto limitado en la productividad, mientras que otros la favorecen sin reducir sustancialmente el metano. Por lo tanto, el objetivo es utilizar un conocimiento biológico más profundo para desarrollar soluciones que logren con éxito ambos resultados».
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